Noise
Wirtschaftsberichterstattung in der ARD-Sendung Börse vor acht
- 380 Seiten
- German
- PDF
- Über iOS und Android verfügbar
Über dieses Buch
Die ARD-Sendung "Börse vor acht" (ehemals "Börse im Ersten" und seit 2022 "Wirtschaft vor acht") hat seit Herbst 2000 den Anspruch, in TV-Beiträgen von 2 bis 3 Minuten Länge Ereignisse an der Börse zu erklären und zu analysieren. Diese Arbeit geht der Frage nach, wie solche Erklärungen stattfinden.Der theoretische Teil der Arbeit legt dar, dass Erklärungen dieselben Merkmale aufweisen, wie sie für Frames in der Kommunikationswissenschaft beschrieben werden (siehe z. B. bei Entman und bei Matthes). Insofern dient der Framing-Ansatz als Konstrukt für die empirische Medienanalyse. Hierbei kam die manuell dimensionsreduzierende Methode zur Anwendung, bei der zunächst einzelne Variablen inhaltsanalytisch erhoben und später im Rahmen geeigneter statistischer Verfahren (hier Latent Class Analyse) zu Frames klassiert werden. Zur Erfassung der moralischen Dimension von Frames fanden erstmals die Kategorien der Moral Foundation Theory Anwendung. Ein weiteres Novum bei der Erforschung von Frames ist das Auffinden des bisher nicht beschriebenen Frame-Elements "funktionale Bewertung".Gefundene Frames entsprechen einfachsten Stimulus-Response-Modellen. Die Moderatorinnen und Moderatoren erklären darüber hinaus ein Phänomen, das in der Volkswirtschaftslehre als "Noise" bezeichnet wird – der tagesaktuelle Verlauf von Aktien ist demnach zwar rational nicht erklärbar, dennoch erklären die Journalistinnen und Journalisten Tagesverluste bzw. -gewinne von Aktien, Edelmetallen und Rohölpreisen.
Häufig gestellte Fragen
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Information
Inhaltsverzeichnis
- Front matter
- Vorwort
- 1. Einleitung
- 2. Erklärungen in Medientexten
- 3. Regeln der journalistischen Textproduktion
- 4. Frames
- 5. Die Struktur von Frames
- 6. Teilfragestellungen
- 7. Methoden im Untersuchungsprozess
- 8. Crowdsourced Themenanalyse
- 9. Frame-Analyse
- 10. Diskussion
- 11. Literaturverzeichnis
- 12. Anhang B – Transkripte
- Back matter